Amazon Web Services ブログ

Category: Aerospace & Satellite

公共分野のイノベーションに取り組む AWS Startup Ramp 1st Batch 参加企業のご紹介

アマゾン ウェブ サービス(AWS)は 2022年 2月、 行政、スマートシティ、シビックテック、ヘルスケア、サステナビリティ、宇宙などの公共分野において、課題解決に取り組むスタートアップを支援する新プログラム AWS Startup Ramp の日本での開始を発表しました。4月に締め切りました 1st Batch には、多くのスタートアップ企業にご応募いただき、ありがとうございました。 2022年 5月から開始するAWS Startup Ramp 1st Batch セッションでは、 公共部門のセキュリティ、AI/ML、アーキテクチャの基礎などの技術系セッションや、Amazon カルチャー、公共調達におけるクラウドサービスの導入提案など、さまざまなテーマでバーチャル形式のセッションを開催します。この 1st Batch セッションに参加し、公共分野の課題解決に取り組むスタートアップ企業の一部を以下にご紹介させていただきます。

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Open Data on AWSに、コアラのゲノム、気候変動、衛星データなどの新たなデータセットを追加。

今回のブログでは、 AWSジャパン・パブリックセクターより、「AWS上で公開されている、オープンデータセット充実に向けた取り組み」について紹介します。ご不明の点、「Contact Us」までお問合せください。(以下、AWS Public Sector Blog へ掲載された投稿の翻訳となります。)

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ドローンとAIを活用した風力発電所のメンテナンスの自動化

この記事は、「Automating Wind Farm Maintenance Using Drones and AI」を翻訳したものです。 はじめに 風力タービンのメンテナンスは、高額でハイリスクな作業です。ニュースサイトの最近の分析によると、風力発電所のオーナーは、10年間で400億ドル以上を運用・保守に費やすと予想されています。また、別の最近の研究  では、従来のロープを使った検査の代わりにドローンを使った検査を行うことで、運用コストを70%削減し、さらにダウンタイムによる収益の損失を最大90%減少させることができるとしています。 このブログ記事では、ドローン、機械学習(ML)、モノのインターネット(IoT)をエッジとクラウドで活用することで、タービンのメンテナンスをより安全に、よりコストを抑えて行う方法を紹介します。まず、機械学習モデルをクラウド上で学習させ、タービンブレード上の腐食、摩耗、アイシングなどの危険を検出しました。機械学習部分の詳細は、前回のブログ記事でご紹介しています。このモデルをエッジに展開することで、より安全で迅速な検査を実現します。また、クラウドへの継続的な接続を必要とせず、オフラインでも動作します。ユニークなのは、Amazon Augmented AI を通じて、カスタムアラートや条件に基づいて調査結果に関与できる既存のメンテナンスチームを組み込むことができることです。この方法では、専門家があなたから指定された通りにレビューを行うというように、機械学習モデルを継続的な学習プロセスの中に組み込むことができます。このブログ記事は、re:Invent 2020 のビルダー・フェア・プロジェクト「Automating Wind Turbine Maintenance Using Drones and AI」の続きになります。

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英国 国防省がAWSに言及しつつ、「パブリッククラウド」のメリットを説くブログを公表しました

英国の国防省(Ministry of Defence)より、「More secure in the public cloud(パブリッククラウドで、よりセキュアになる)」と題した公式ブログが公開されました。ブログ中、AWSにも具体的な言及があり、クラウド、特に「パブリッククラウド」と明示したかたちで、そのメリットが説かれています。今回のブログでは、AWSジャパン・パブリックセクターより、全文の翻訳と読み取られるべきインパクトについて、ご紹介します。

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